Сознание и искусственный ителлект.

В ХХ в. стала реальной и необходимой техника, используемая в управленческой функции, способная взять на себя функции человеческого мышления, способная стать естественным продолжением важнейших функций мозга. Эта проблематика приобрела научную основу в кибернетике, сочетающей в себе возможности общей теории систем, математического имитационного моделирования, информатики, компьютерных технологий.

Представление информации в ЭВМ – ключевое направление развития технизированного управления (искусственного интеллекта). Искусственный интеллект – это качественно новый этап в развитии ЭВМ, когда произошел переход от доминирования программ к доминированию данных в них. От машинного слова, размещенного в одной ячейке памяти ЭВМ, произошел переход к векторам, массивам, файлам, спискам, абстрактным типам данных, выполняющим функцию представления знаний. Речь идет о реализации интерпретируемости, наличии: – классифицируемых связей между знаниями, относящимися к элементу множества, и знаниями об этом множестве; – ситуативных отношений одновременности, нахождение в точке пространства; – специальных процедур обобщения, наполнения имеющихся в системе знаний и т.д. Представление знаний в ЭВМ реализуется на основе создания изоморфной структуры человеческого мышления. Речь идет об ими-тационной модели, на основе которой в компьютере осуществляется машинный поиск трансформаций модели, соответствующих решению задачи оценки, игры, изобретения, распознавания и т.д. Сле-дующий этап имитации интеллекта заключается в методологии реф-лексии. Когда предметом мысли является не только вещь, но и сам факт мышления. В результате произошел переход от классической парадигмы искусственного интеллекта с характерным для нее жестким целеполаганием к неклассической, с характерной для нее глубокой рефлексией, позволяющей ЭВМ оценивать предыдущие знания и цели (модель рефлексии). Системы искусственного интеллекта, используя заложенные в них правила переработки информации, вырабатывают схемы целесообразных действий на основе анализа моделей, хранящихся в их памяти. Способность перестройки этих моделей, т.е. к самообучению, является признаком эволюции этих систем. Ключевая роль в разработке программ принадлежит программистам.

Определенный уровень представления знаний создает спектр использования компьютерных технологий в сетевом, системотехническом плане. Одним из направлений являются интеллектуальные робототехнические системы, неизменный элемент гибких производственных систем, систем безопасности. ЭВМ работает сразу в режиме нескольких законов – физического (электродинамики), информационных (преобразования информации), технических (морального и физического старения). В рамках информационного закона решаются задачи: – создания устройств, выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием; – разработки проблемно-ориентированных языков для использования ЭВМ; – построения имитационных моделей жесткого или нежесткого решения постановленной задачи. Задача развития искусственного интеллекта связана и с определенными техническими вопросами. Мощности ЭВМ достаточны, но необходима особая структура оперативной памяти. Решение этой задачи идет по пути машинного интеллекта и искусственного разума. Поэтому связаны: – с разработкой теории дедуктивного вывода и доказательством теорем; – исследованием игровых машинных программ (шахматы, шашки, карточные игры и т.д.); – разработкой теории построения диалоговых систем для общения с ЭВМ на языках, близких к естественным; – построением эвристических программ для имитации деятельности человека при решении задач, неподдающихся формализации; – созданием искусственных аналогов биологических тканей (ней-ронов, внутренних органов, мышц); – моделированием творческих процессов (сочинение музыки, со-здание мультфильмов); – исследованиями в области коллективного человеко-машинного разума. Техническая кибернетика, в отличии от теоретической кибернетики, занята проблемами автоматизации технологических процессов, управлением сложными техническими комплексами, разработкой автоматизированных систем технологического и административного управления (интегрированных систем), систем распознава-ния образов, систем автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированных систем управления научными исследованиями и экспериментами (АСНИ), автоматизированных систем управления промышленными испытаниями (АСПИ) и др. Технические возможности кибернетики значительно увеличатся с применением нанотехнологий, оптических структур (не электронов, а диотонов). Таким образом, искусственным интеллектом является техническая система, которая решает задачи и способна к самообучению на основе трансформации математических моделей, имитирующих реальность. Под математическим моделированием следует понимать описание в виде уравнений и неравенств реальных процессов (физических, химических, технологических, биологических и др.). Кибернетическое моделирование является разновидностью мате-матического моделирования.